Pesquisadores da Universidade de Uppsala, na Suécia, desenvolveram um modelo de inteligência artificial capaz de aumentar a vida útil e melhorar a segurança baterias de veículos elétricos. O estudo foi publicado na revista Energy & Environmental Science e destaca o potencial da tecnologia para acelerar a transição energética no transporte, conforme informações do TechXplore.
As baterias de carros elétricos frequentemente se tornam o primeiro componente a apresentar desgaste, gerando desperdício de recursos e atrasando a adoção desse tipo de veículo em larga escala. Compreender melhor seu envelhecimento permite criar sistemas de controle mais eficientes, evitando falhas precoces e estendendo a operação segura dos veículos.
Modelo de IA melhora a capacidade das baterias
O novo modelo de IA desenvolvido pela Uppsala foi capaz de melhorar as previsões sobre a saúde das baterias em até 70%. Segundo o professor Daniel Brandell, responsável pelo estudo, enxergar as baterias como sistemas complexos, e não apenas como caixas pretas que fornecem energia, é essencial para gerenciar seu desempenho e prolongar sua vida útil.
A pesquisa envolveu vários anos de testes em colaboração com a Universidade de Aalborg, na Dinamarca. Foram coletados dados de diversos ciclos de carregamento curtos, que foram combinados a um modelo detalhado de todos os processos químicos que ocorrem dentro da bateria. Isso permitiu um mapear como as reações geram energia e, ao mesmo tempo, causam desgaste.
Segundo Wendi Guo, responsável pela análise, o estudo proporciona uma compreensão precisa das reações químicas que sustentam a geração de energia e que também determinam a degradação da bateria durante o uso.
O modelo também ajuda na segurança
A abordagem permite identificar os pontos críticos de envelhecimento sem a necessidade de testes longos e onerosos, otimizando o processo de pesquisa. Além da longevidade, a descoberta pode aumentar a segurança dos veículos elétricos.
Os problemas de segurança em baterias geralmente são consequência de falhas de projeto ou reações secundárias internas, que podem ser previstas por meio da análise detalhada dos dados de carga e descarga. A inteligência artificial, ao interpretar essas informações, ajuda a prevenir incidentes.
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O estudo também mostrou que não é necessário ter acesso a bases de dados completas e longas de carregamento para obter informações confiáveis. O uso de ciclos curtos de carregamento fornece dados suficientes para construir modelos precisos, preservando a confidencialidade dos usuários e reduzindo o risco de exposição de informações sensíveis.
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